PySpark Experten in Düsseldorf
für skalierbare Datenverarbeitung – in wenigen Minuten vermittelt mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Batch- und Streaming-Datenpipelines mit PySpark, Apache Spark und Python entwickeln, Cloud-Datenplattformen anbinden und verteilte Workloads optimieren. Profitieren Sie von einer schnellen, präzisen Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für die Zusammenarbeit remote oder vor Ort in Düsseldorf.
Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich PySpark eingesetzt haben
Murad K.
Letzte Position:
Senior AI/ML-Ingenieur bei Quantistry GmbH
- Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
- Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
- Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
- Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
- Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
- Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
- Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
- Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
- Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.
Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest
Ehsan M.
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Telekommunikationsinfrastruktur
- Sammeln und Analysieren von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengesteuerte Lösungen und skalierbare PowerBI Reporting Infrastrukturen zu entwickeln.
- Durchführung detaillierter Fehleranalysen und Optimierungen bestehender semantischer und Datenmodelle, um eine robuste Datenarchitektur und hohe Datenqualität sicherzustellen und das PowerBI Reporting zu verbessern.
- Entwicklung und Implementierung skalierbarer ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung und -integration.
- Aufbau eines Wikis für Tabellen- und View-Beschreibungen sowie PowerBI PowerQuery- und KPI-Dokumentationen, um ein einheitliches Verständnis der Datenstrukturen und Kennzahlen zu gewährleisten.
Olga M.
Letzte Position:
Migration des bestehenden DWHs von MS SQL Server zu Azure Databricks bei Oraylis GmbH
- Leitung der Migration des bestehenden DWHs einschließlich HR-Daten, Bewerbungsprozessen, Projektgeschäft und Zeiterfassung von einer MS SQL Server-Umgebung zu Azure Databricks
- Überarbeitung der bestehenden Datenmodelle und ETL-Prozesse sowie Erweiterung um neue Objekte und Funktionalitäten
- Einsatz von Azure Databricks (Unity Catalog, Notebooks, Spark SQL, Databricks Dataflows) und Power BI
- Technologien: MS SQL Server 2019 (SSMS, SSIS), Power BI, Delta Lake, Azure Databricks
Aziz A.
Letzte Position:
Senior Data Scientist & KI-Ingenieur Berater bei Lialab SAS
- Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
- Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
- Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
- Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.
Jacqueline H.
Letzte Position:
Küchengerätehersteller
Aufsetzen und Weiterentwicklung eines internationalen Subscription-Verwaltung-Systems
Migration und Abschalten eines Hybris-SAP-Systems und Anbindung von Zuora
Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu verschiedenen Systemen (extern und intern)
Aufsetzen und Verbessern des Monitorings mit Grafana, Prometheus und Databricks
Einführung von Logging mit Loki
Umsetzung fachlicher Anforderungen mit jQuery, Thymeleaf, Spring Boot, Java, Go und Python
Anpassung und Erweiterung der GitLab-CI-Pipelines
Aufsetzen und Erweitern der Infrastruktur-as-Code mit Terraform und ArgoCD in AWS
Aufsetzen und Durchführung von E2E- und Performance-Tests
Ausbau der Databricks Business Intelligence Lösung zur Bereitstellung verschiedener KPIs
Aufgaben: Architektur, DevOps, Entwicklung, Unit-Tests, Coaching von Mitarbeitern und Azubis, E2E-, Smoke- und Integration-Tests, Beratung bei agilen Methoden (Kanban, Scrum)
Technologien und Methoden: Java, Go, Kotlin, Node.js, Spring Boot, SOAP/REST, Quarkus, Thymeleaf, Vaadin, Slack, Jira, Confluence, IntelliJ, GitLab, SQS, Kafka, AWS, Kubernetes, Terraform, Maven, Gradle, GitLab-CI, Databricks
Sara W.
Letzte Position:
Daten-Spezialist für Recruiting & Employer Branding bei Sipgate
- Leitete den gesamten Einstellungsprozess mit Fokus auf datengestützte Entscheidungen.
- Analysierte Recruiting-Daten mithilfe von Excel und ATS, um Prozesse effektiv zu optimieren.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die PySpark einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 10)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Versicherung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 74%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3 (Deutschland: 4)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Düsseldorf verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Düsseldorf, die PySpark einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der PySpark Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Versicherung (50%)
- Informationstechnologie (IT) (50%)
- Fertigung (50%)
- Einzelhandel (50%)
- Telekommunikation (50%)
- Chemie (33%)
- Energie (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was PySpark leistet
PySpark ist die Python-API für Apache Spark, ein Framework für verteiltes Computing zur Verarbeitung großer Datensätze über Cluster hinweg. Teams können damit Python verwenden, um Daten umzuwandeln, zu verknüpfen, zu aggregieren und zu analysieren, ohne jede Workload auf einen einzelnen Rechner zu verlagern. PySpark unterstützt Batch-Verarbeitung, Streaming, maschinelles Lernen und Graph-Workloads im gesamten Spark-Ökosystem.
Wo es eingesetzt wird
Unternehmen nutzen PySpark, um Rohdaten in zuverlässige, abfragbare Ergebnisse für Analyse- und Betriebssysteme umzuwandeln.
- ETL- und ELT-Pipelines für Data Warehouses und Lakehouses entwickeln
- Ereignisströme, Protokolle und Transaktionsdaten verarbeiten
- Merkmale für Machine-Learning-Workflows vorbereiten
- Daten aus APIs, Datenbanken und Cloud-Speichern abgleichen
- Große Verarbeitungsjobs von Python-Tools für einzelne Rechner migrieren
Ökosystem und Tools
Gute PySpark-Arbeit erfordert mehr als Python-Syntax. Spezialisten arbeiten mit Apache Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming und MLlib sowie mit Speicherformaten wie Parquet und Delta Lake. Außerdem können sie Spark mit Kafka, Airflow, dbt, Hadoop, Databricks und Cloud-Diensten von AWS, Azure oder Google Cloud verbinden.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
Freelancer-Expertise ist hilfreich, wenn eine Pipeline langsam, instabil oder schwer zu betreiben ist. Sie ist auch bei einer Lakehouse-Migration, der Einführung von Streaming, einem Wechsel in die Cloud oder einer großen Datenqualitätsinitiative nützlich. In Düsseldorf benötigen Teams aus Fertigung, Logistik, Einzelhandel, Finanzwesen und professionellen Dienstleistungen möglicherweise Spezialisten, die mit lokalen Ansprechpartnern zusammenarbeiten und sich zugleich remote mit Teams in ganz Europa abstimmen können.
Was gute Spezialisten leisten
Gute Fachleute entwickeln Pipelines, die sich leicht testen, überwachen und anpassen lassen. Sie verstehen Partitionierung, Shuffles, Joins, Caching, Serialisierung und Cluster-Konfiguration und nutzen dieses Wissen, um Leistung und Ressourcenverbrauch zu steuern. Außerdem dokumentieren sie Datenverträge, Fehlerbehandlung, Datenherkunft und Deployment-Schritte, statt ein Notebook als fertiges Produkt zu betrachten.
So beurteilen Sie die Eignung
Fragen Sie nach Beispielen für PySpark-Arbeiten im Produktivbetrieb mit vergleichbaren Datenmengen, Quellsystemen und Rahmenbedingungen. Prüfen Sie, wie der Spezialist Engpässe erkannt, verspätete oder doppelte Datensätze behandelt, Transformationen getestet und Jobs überwacht hat. Klären Sie bei einer Zusammenarbeit remote oder vor Ort in Düsseldorf Kommunikationsgewohnheiten, den Bedarf an Englisch- oder Deutschkenntnissen, Verfügbarkeit und Erfahrung mit der Cloud- und Deployment-Umgebung des Teams.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu PySpark, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
PySpark wird verwendet, um große Datensätze über verteilte Computing-Cluster hinweg zu verarbeiten und umzuwandeln. Unternehmen setzen es für die Datenaufnahme, ETL- und ELT-Pipelines, Streaming-Analysen, die Vorbereitung von Merkmalen und geplante Reporting-Workflows ein.
PySpark verteilt die Verarbeitung auf einen Cluster, während pandas hauptsächlich für Daten ausgelegt ist, die problemlos auf einen einzelnen Rechner passen. Ein Spezialist kann pandas für die lokale Exploration und PySpark für wiederholbare Workloads im Produktivbetrieb einsetzen, die parallele Ausführung erfordern.
PySpark bietet programmatische Kontrolle über komplexe Transformationen, Integrationen und Streaming-Logik. Warehouse-SQL ist oft einfacher für relationale Analysen nahe an den gespeicherten Daten. Die richtige Wahl hängt vom Speicherort der Daten, der Orchestrierung, der Latenz, der Governance und dem Betriebsmodell des Teams ab.
Ein guter PySpark Spezialist kennt sich in der Regel mit Python, SQL, Datenmodellierung und verteilten Systemen aus. Zu den nützlichen Zusatzkenntnissen gehören Kafka, Airflow, Cloud-Speicher, Databricks, Delta Lake, containerisiertes Deployment und Observability für Datenpipelines.
Die passende PySpark-Erfahrung hängt von der Workload, dem Risiko und der Betriebsumgebung ab. Für eine kleine Batch-Pipeline sind möglicherweise solide Grundlagen im Data Engineering ausreichend. Eine Streaming-Plattform oder Cluster-Migration erfordert dagegen nachweisbare Erfahrung im Produktivbetrieb mit Performance-Tuning, Zuverlässigkeit und Deployment.
PySpark eignet sich gut für die Zusammenarbeit remote, da Code, Jobs, Dokumentation und Monitoring über gemeinsam genutzte Umgebungen verwaltet werden. Teams in Düsseldorf sollten Arbeitszeiten, Zugriffskontrollen, Kommunikationsroutinen und den Bedarf an Englisch, Deutsch oder beidem bei der Arbeit mit Ansprechpartnern abstimmen.
Prüfen Sie, ob die PySpark-Lösung klare Tests, eine sinnvolle Partitionierung, eine zuverlässige Fehlerbehandlung und nützliches Monitoring bietet. Bitten Sie den Spezialisten, Abwägungen bei Joins, Shuffles, Dateiaufbau, Wiederholungsversuchen, Datenqualität und Kosten zu erläutern, statt nur darauf zu achten, ob ein Job abgeschlossen wird.
PySpark kann für kleine Datensätze, einfache Transformationen oder Anfragen mit geringer Latenz überdimensioniert sein, die eine Datenbank oder ein schlanker Python-Dienst direkter bewältigen kann. Ein kompetenter Spezialist sollte erklären, wann lokale Verarbeitung, SQL, pandas oder ein anderes verteiltes Tool besser geeignet ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 87 €, was einem Tagessatz von etwa 698 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (67%), Versicherung (50%) und Informationstechnologie (IT) (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die PySpark in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Produktentwicklung (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich PySpark eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
